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ChatSQL

基于ChatGLM-6B/MOSS,实现nl2sql，直连数据库并返回查询结果 目前仅支持MYSQL语法,后续支持多数据库语法查询

🚀 HuggingFace初体验

HuggingFace/ChatSQL❤️感谢HuggingFace提供免费CPU资源

目前配置为:v2CPU-16GRAM 进行部署，基于ChatGLM-int4模型，推理时间感人，如果本地有资源的同学还是下载在本地进行尝试😘

✨ 整体思路

整体思路如上，目前采用yaml文件代替Table_info表结构

🎬 开始

git clone git@github.com:yysirs/ChatSQL.git
cd ChatSQL
conda create -n chatsql python=3.9
conda activate chatsql
pip install -r requirements.txt
# 新建文件夹
mkdir DB
mkdir logs
# 生成本地数据库+插入数据
python local_database.py
# 基于GLM生成SQL
python main_gui.py
或者 基于MOSS生成SQL
python main_gui_moss.py

😁 效果演示

👍 特性

🔍 各种类型的查询

# 单表多条件查询
请帮我查询在2019年的货物销售的净收益率大于10的货物名称

# 两表联查
请帮我查询在2019年的净收益率大于10并且销售量大于100的销售负责人名字

# 两表多条件联查
请帮我查询在2019年的货物的净收益率大于10并且销售量大于100并且销售负责人业绩大于1000的销售负责人名字

# max
请帮我查询货物销售量最大的货物名称

# min
请帮我查询货物销售量最小的货物名称

# COUNT
请帮我查询在2019年的货物销售的净收益率大于10的货物名称的数目

# AVG
请帮我查询2019年以及2020年货物销售量的平均值

# GROUP BY
请根据年份进行分组查询货物销售量和年份

# ORDER BY
请帮我按照数量大小对货物名称进行排序

# SUM	
请帮我查询货物的销售量总和是多少

🔨 TODO LIST

❤️ 致谢